تبسيط أعمالك: تحويل نماذج Typeform إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وVectorShift

لم يكن تحويل نماذج الكتابة أسهل من ذي قبل بمساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي المنشورين من Vector Shift. في هذا القسم ، سنعرض كيفية إعداد خط أنابيب لاستجابة تلقائية لاستفسارات نموذج الكتابة ، دون كتابة سطر واحد من الرمز.

أولاً ، سنقوم بإنشاء خط أنابيب جديد من البداية على لوحة تحكم Vector Shift. سنقوم بإعداد عقدة إدخال لاستلام بيانات نموذج الكتابة ، بما في ذلك الاسم وعنوان البريد الإلكتروني والاستفسار. سيتم معالجة هذه المدخلات بواسطة عقد نماذج اللغة الكبيرة المنفصلة ، واحدة لاستخراج عنوان البريد الإلكتروني والأخرى لإنشاء استجابة موجزة على أساس الاسم والاستفسار.

سيتم استخدام عنوان البريد الإلكتروني المستخرج بواسطة عقدة نموذج اللغة الأولى لملء حقل المستلم في عقدة Gmail ، والتي ستنشئ مسودة بريد إلكتروني مع الاستجابة المولدة. يسمح هذا بمراجعة بشرية وتحرير قبل إرسال البريد الإلكتروني.

لربط نموذج الكتابة بخط الأنابيب ، سنستخدم ميزة الأتمتة في Vector Shift. سنحدد نموذج الكتابة كتطبيق وتكوين الأتمتة لتنشيطها على إدخالات جديدة. من خلال ربط حقول نموذج الكتابة بعقد الإدخال المقابلة في خط الأنابيب ، يمكننا دمج النظامين بسلاسة.

بمجرد إعداد الأتمتة ونشرها ، سيؤدي أي إرسالات جديدة إلى نموذج الكتابة تلقائيًا إلى تنشيط خط الأنابيب ، مما ينتج عنه استجابة بريد إلكتروني شخصية يمكن مراجعتها وإرسالها. يقضي هذا العملية المنظمة على الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا ويضمن الاتصال المناسب والمتسق مع عملائك أو العملاء المحتملين.

من خلال الاستفادة من قوة الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Vector Shift ، يمكنك تحويل سير عمل نماذج الكتابة الخاصة بك ، وتوفير الوقت وتحسين تجربة العملاء بشكل عام.

Vector Shift هو منصة قوية تمكنك من أتمتة مهام مختلفة بمساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي. في هذا القسم ، سنستكشف كيفية الاستفادة من واجهات السحب والإفلات في Vector Shift لبناء تطبيقات تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) دون كتابة سطر واحد من الرمز.

الميزات الرئيسية التي تجعل Vector Shift خيارًا مقنعًا لتطوير التطبيقات المدعومة بـ LLM تشمل:

1. واجهة السحب والإفلات البسيطة: بيئة البرمجة المرئية في Vector Shift تتيح لك بسهولة توصيل المكونات المختلفة ، مثل عقد الإدخال ونماذج اللغة والعقد الإخراجية ، لإنشاء سيناريوهات معقدة.

2. التكامل السلس مع LLM: يوفر Vector Shift إمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج اللغة الكبيرة المدربة مسبقًا ، بما في ذلك نماذج OpenAI ، والتي يمكنك دمجها بسهولة في تطبيقاتك.

3. تكامل قاعدة المعرفة: يمكن لـ Vector Shift ربط تطبيقاتك بقواعد المعرفة الخارجية ، مما يسمح لنماذج اللغة الكبيرة باستخدام المعلومات السياقية لتقديم استجابات أكثر إعلامًا وصلة.

4. سيناريوهات الأتمتة: من خلال ربط تطبيقاتك بخدمات خارجية ، مثل منصات البريد الإلكتروني أو الرسائل ، يمكنك إنشاء سيناريوهات أتمتة من البداية إلى النهاية تتعامل مع استفسارات المستخدمين وتقدم استجابات في الوقت المناسب.

لإظهار قوة Vector Shift ، قمنا بشرح عملية أتمتة Typeform باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. تضمن هذا إعداد عقد الإدخال لالتقاط معلومات المستخدم ، وربطها بعقد LLM لتوليد الاستجابات ، وتكامل عقدة Gmail لإرسال الاستجابات إلى المستخدم.

تضمنت الخطوات الرئيسية في هذه العملية:

1. تكوين عقد الإدخال لاستخراج المعلومات الضرورية من Typeform (الاسم وعنوان البريد الإلكتروني والاستفسار).
2. استخدام عقد LLM منفصلة لمعالجة عنوان البريد الإلكتروني والاسم والاستفسار معًا ، لضمان استجابات دقيقة ومستهدفة.
3. دمج قاعدة معرفة لتوفير استجابات مراعية للسياق ، باستخدام المعلومات ذات الصلة حول Vector Shift.
4. ربط الاستجابات المولدة بواسطة LLM بعقدة Gmail ، مما يسمح بتسليم الاستجابات إلى المستخدم بسلاسة.

باتباع هذا النهج ، يمكنك بسهولة أتمتة مختلف أنواع النماذج والدردشات وغيرها من التطبيقات ، دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من الرمز. تجعل واجهة Vector Shift البسيطة وقدرات التكامل القوية منها خيارًا مقنعًا لأي شخص يبحث عن الاستفادة من قوة LLM في أعماله أو مشاريعه الشخصية.

في هذا القسم ، سنستكشف كيفية الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة لأتمتة استجابات البريد الإلكتروني الشخصية لاستفسارات العملاء. من خلال دمج نموذج الكتابة مع خط أنابيب Vector Shift ، يمكننا إنشاء سير عمل سلس يستخرج المعلومات الرئيسية من النموذج ، ويولد استجابة مخصصة ، ويرسلها مباشرة إلى بريد العميل الإلكتروني.

الخطوات الرئيسية المشاركة في هذه العملية هي:

1. تكوين عقد الإدخال: قمنا بإعداد عقد إدخال منفصلة لالتقاط اسم العميل وعنوان بريده الإلكتروني واستفساره. يسمح هذا لنموذج اللغة الكبير بتحليل واستخدام هذه المعلومات بفعالية.

2. الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة: نستخدم عقدتين لنموذج اللغة الكبير - واحدة لاستخراج عنوان البريد الإلكتروني ، والأخرى لتوليد استجابة موجزة وملائمة للسياق على أساس اسم العميل واستفساره.

3. دمج قاعدة المعرفة: من خلال ربط قاعدة معرفة بخط الأنابيب ، يمكننا توفير نموذج اللغة الكبير بالسياق والمعلومات ذات الصلة لصياغة استجابات أكثر إعلامًا وتفصيلاً.

4. أتمتة سير عمل البريد الإلكتروني: الخطوة النهائية تتضمن ربط خط الأنابيب بنموذج الكتابة وتكوين الأتمتة لتنشيط الاستجابة كلما تم إرسال إدخال جديد.

يمكّن هذا النهج من توفير دعم العملاء الشخصي والفعال ، مما يوفر وقت وموارد فريقك مع ضمان مستوى عال من الاستجابة والاهتمام بكل استفسار.

لأتمتة استجابة نموذج الكتابة ، سنستفيد من قوة قواعد المعرفة ونماذج اللغة الكبيرة داخل منصة Vector Shift. يسمح هذا النهج بتقديم استجابات مراعية للسياق وموجزة للاستفسارات.

1. استخراج البريد الإلكتروني المنفصل: نقوم بإنشاء عقدة نموذج لغة كبير مخصصة لاستخراج عنوان البريد الإلكتروني من إدخال نموذج الكتابة. يضمن هذا التقاط البريد الإلكتروني بدقة كمستلم للاستجابة.

2. الاستفادة من السياق باستخدام قاعدة المعرفة: نقوم بتكامل قاعدة معرفة تحتوي على معلومات ذات صلة ، مثل توثيق Vector Shift. يسمح هذا لنموذج اللغة الكبير بالرجوع إلى السياق وتقديم استجابات أكثر تفصيلاً ودقة للاستفسارات.

3. توليد استجابة شخصية: تكون عقدة نموذج اللغة الكبير الثانية مسؤولة عن توليد استجابة شخصية على أساس اسم المستخدم واستفساره. تستخدم السياق من قاعدة المعرفة لصياغة إجابة موجزة ومفيدة.

4. التكامل السلس مع Gmail: يربط سير العمل عنوان البريد الإلكتروني المستخرج والاستجابة المولدة بعقدة Gmail ، مما يسمح بتسليم الاستجابة مباشرة إلى بريد المستخدم.

من خلال الجمع بين قوة قواعد المعرفة ونماذج اللغة الكبيرة ومرونة منصة Vector Shift ، يمكننا إنشاء حل أتمتة نموذج الكتابة فعال وملائم للسياق. يضمن هذا النهج حصول المستخدمين على استجابات مخصصة ومفيدة ، مما يبسط عملية الاتصال وتحسين تجربة المستخدم ككل.

في هذا الفيديو ، نجحنا في أتمتة Typeform باستخدام Vector Shift ، إطار عمل متكامل لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدية بدون رمز. من خلال إنشاء خط أنابيب داخل Vector Shift ، تمكنا من أتمتة عملية الرد على الاستفسارات المقدمة من خلال Typeform.

كانت الخطوات الرئيسية المشاركة في عملية الأتمتة هذه هي:

1. إعداد عقد الإدخال لالتقاط الاسم وعنوان البريد الإلكتروني والاستفسار من Typeform.
2. استخدام عقدتين منفصلتين لنموذج اللغة الكبير - واحدة لاستخ